Ăšltima ediciĂłn: 02/11/2021
El proceso de trasformaciĂłn digital en el que estamos inmersos, con la adopciĂłn de tecnologĂas avanzadas en el entorno productivo que ello conlleva, está causando un importante crecimiento en el volumen de datos que se generan dentro de las organizaciones.
SegĂşn recientes estudios sobre el estado de la industria 4.0, la obtenciĂłn de datos y la analĂtica son dos de los componentes que se están incorporando con mayor fuerza en la gestiĂłn operativa de las fábricas.
Las pymes pueden beneficiarse del valor que aportan las aplicaciones basadas en datos para identificar áreas de mejora, aumentar la productividad y mejorar la experiencia del cliente.
Obviamente, el cambio no va ocurrir de la noche a la mañana. Entre los muchos desafĂos, las pymes tienen que dotarse de herramientas y conocimiento para afrontar esta transformaciĂłn. El desarrollo de las capacidades para capturar y usar los datos, una de sus prioridades.
Carlos Achaerandio, socio y director de proyectos en ACMP, reflexiona en esta entrevista sobre la conveniencia de reforzar las competencias de los profesionales de la industria para que sean capaces de analizar este caudal de informaciĂłn y orientarlo en la mejora de los procesos productivos.
P: ÂżPor quĂ© es importante formar a los empleados en analĂtica de datos?
Una parte importante de la evoluciĂłn que supone la industria 4.0 es la introducciĂłn de nuevas tecnologĂas para gestionar y mejorar los procesos. Esta tecnologĂa se basa en el manejo y análisis de informaciĂłn real, en datos relativos a los procesos a partir de los cuales se toman las decisiones.
La tecnologĂa por sĂ misma no toma las decisiones. Son las personas quienes realizan esa labor. Hoy dĂa, el personal ha de ser capaz en mayor o menor medida de entender los datos e interpretarlos para sacar conclusiones.
P: En tu experiencia ÂżQuĂ© grado de conocimiento existe a dĂa de hoy en las organizaciones?
En buena parte de empresas existe muy poco conocimiento. En general, en la industria productiva los empleados no tienen esas competencias: a nivel de supervisores la toma de decisiones se realiza en función de la experiencia más que a partir de un análisis de datos reales. Y en cuanto a los operarios, su formación muchas veces no va más allá de la ejecución de los procesos.
Aunque es cierto que determinados sectores y empresas más punteras en tecnologĂa están más adelantados, este tipo de competencias fundamentalmente se encuentran a nivel de los departamentos tĂ©cnicos como ingenierĂa o cálculo.
P: ¿A qué perfiles o roles dentro de una organización recomiendas desarrollar habilidades para el análisis de los datos?
Muchas empresas están incorporando perfiles expertos en la materia, como el de ingenierĂa de datos o cientĂficos de datos, etc. En determinados entornos se necesitan esas competencias.
Nosotros planteamos además la necesidad de dotar de unas competencias básicas de análisis e interpretación de datos a los perfiles no técnicos. Dentro de la empresa, cualquier persona que tome decisiones sobre los procesos de trabajo, según su grado de responsabilidad, desde supervisores a operarios.
Los datos aportan valor en la toma de decisiones y elevan el nivel de gestiĂłn de los procesos.
P: SegĂşn tu opiniĂłn, ÂżCuáles son los conocimientos esenciales que deberĂa adquirir el personal?
Como mĂnimo, destacarĂa conocimientos sobre análisis de tendencias e interpretaciĂłn de la variaciĂłn en los procesos. Para ello puede ser suficiente el conocimiento e interpretaciĂłn de las estadĂsticas básicas de localizaciĂłn y dispersiĂłn como se hace en el Control EstadĂstico de Procesos para comprobar si se ha producido un cambio en un proceso.
Si hablamos de herramientas más avanzadas, los contrastes de hipótesis o el análisis de regresión pueden ayudar a comparar diferentes procesos o distintos momentos de un mismo proceso.
«Se requiere un enfoque correcto a la hora de recoger los datos».
P: ¿En qué áreas o funciones del negocio se puede aplicar la inteligencia de datos?
Todas aquellas áreas en las que se maneja informaciĂłn. Tanto en producciĂłn como en los departamentos soporte, como calidad, ingenierĂa, mantenimiento, logĂstica o compras. En muchos casos, la tarea más complicada es determinar quĂ© datos se necesitan sobre un proceso y cĂłmo se van a obtener esos datos. Una vez decidido, efectuar el análisis no suele resultar muy complicado si se conocen las herramientas adecuadas.
En conclusiĂłn, si se pretende mejorar los procesos de la empresa, estos deben medirse. La mediciĂłn consiste en saber tomar datos de lo que está sucediendo realmente en el proceso y saber analizarlos para poder tomar buenas decisiones. Una combinaciĂłn adecuada de habilidades productivas, digitales, analĂticas permitirá a la empresa trasladar ese conocimiento en acciones concretas.
